风险管理

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原文标题：Natural Catastrophes: Predictable, Seasonal,Cyclical or Random?

原文链接：https://www.man.com/maninstitute/natural-catastrophes

原文时间：2019年11月

原文作者：Andrea Rzym； Tarek Abou Zeid

翻译：雷闻

想象一下，10年以后，我们对自然灾害的了解已变得如此全面，以至

在我写了《雪球蛋卷基金好不好？》（https://zhuanlan.zhihu.com/p/22054727）一文之后，很多朋友表示对桥水（Bridgewater）基金的全天候（All Weather）配置策略很感兴趣，让我有空时对这个策略做一些更多的介绍。今天这篇文章就来详细讲讲这个基金策略。

桥水基金管理公司（Bridge water）由Ray Dalio在1975年创建，是目前全世界规模最大的对冲基金之一。桥水的全天候基金（Bridewater All Weather Fund）是该公司的主要基金产品之一，截止2016年年中该基金大约管理600亿美元左右的资产规模。

全天

关于AlphaGo

AlphaGo厉害的地方在于结合了工程和科研两方面的工作，通过大量计算资源和工程优化将一个方向推向了极致，并且同时借鉴了十年来大家在围棋上及在计算机视觉上的点滴进展，围棋和强化学习方向上像蒙特卡罗树搜索，自对弈（俗称“左右互搏”），随机走子盘面估值，用人工特征加浅层网络进行快速走子，权衡广度和深度搜索，权衡从头探索和先验知识，计算机视觉方向上像卷积神经网络（CNN），残差网络（ResNet），旋转翻折样本增强，等等。这些都不是DeepMind团队率先想出来的，而是过去的经验一点点积累起来得到的。只是过去的点滴进步并没有进入公众的视野，而AlphaGo达成了这最后的

1988年出生的英国人李轶睿（Daniel James Lightwing，网络上以Lightwing闻名）最早被人关注，是因为他在数学方面表现出的天赋。在BBC纪录片Beautiful Young Minds（2007）中，导演Morgan Matthews记录了一组年轻人备战2006年第47届国际数学奥林匹克竞赛的过程，来自约克郡的李轶睿就是其中之一。镜头记录了他在训练营学习并与一位中国女孩相恋的经历。这一年李轶睿在斯诺文尼亚摘得银奖。

2014年，导演Morgan Matthews拍摄了电影X+Y。阿沙•巴特菲尔德（Asa Butterfield）饰演的主角Nathan Ellis，原

这是关于股票主动投资组合管理的第一篇教程。在开始介绍正式内容之前，我先简要简要说一下《Alpha系列》的初衷。

近年来，随着国内大数据和人工智能的迅速崛起，量化交易领域也有了长足的发展。 从原来的指标驱动型程序化交易，演化到现在的以机器学习、人工智能为代表的新型量化交易。同时，量化交易的门槛与过去相比下降了许多。 不仅是因为这些年数据科学的发展带动了python及其生态的成熟和推广，更由于类似tushare、vnpy、zipline等开源项目以及像quantopian、bigquant等量化平台的出现， 使得以前做量化先造轮子到现在量化从业者可以专注于策略的研发，使得更多的人能够进入到这个领

围棋人类第一高手柯洁在与AlphaGo的第二局对阵中再次惜败。有报道称此次的AlphaGo已经比当初跟李世石下的版本进化了几代，想当于给上一版本”让3子“的水平，鉴于柯洁第一局仅输1/4子，可见柯洁的水平应该能完胜上一代的AlphaGo。

AlphaGo主要采取了两种模型——深度学习和增强学习。深度学习（Deep Learning）本质上是一种监督学习（Supervised Learning），或回归分析（Regression Analysis）。它从传统的神经网络发展而来，但最近几年在计算方法上有了突破，加上硬件上的发展，使得它可以拟合更复杂的数据，因此在计算机视觉、图像识别上发展

写在文前：周末为大家奉上一篇来自棋剑资产王晓光的一篇报告，文有点长，但是确实系统地讲解了量化投资这件事。海纳百川，多学习不同的观点能拓宽视野。先祝大家周末快乐。


*原文：

在我和众多读者进行互动的时候，收到的频率最高的几个问题就是：伍老师怎么看接下来的股市？美股已经涨了这么多年了，接下来买股票的回报还会好么？在接下来的10年中，我应该是多买些股票，还是多买些债券？因此今天这篇文章，就来和大家讨论一下这几个问题。

首先想要告诉大家的是：美股什么时候登顶，我不知道。在笔者的专栏”伍治坚证据主义“中，我曾经列举了大量证据来证明：未来无法预测，投资者不要去浪费时间做择时预测。

但是基于大量的历史证据和金融研究，我们能够知道的是：长期耐心的持有股票，能够获得更好的投资回报。为了

那天一位国内的投资者发来一份高盛亚洲管理的一个风险投资基金（VC Fund）的宣传材料，让我帮他看看是不是值得投资。这让我想起之前在和投资者交流的过程中，有不少朋友提到他们对风险投资很感兴趣，但由于限于自己的专业背景和信息渠道，对自己应该在风险投资中注意哪些问题不甚清楚。因此在今天这篇文章中，我主要来讲讲投资风险资本基金需要提防的那些陷阱。

风险资本，英文名叫Venture Capital，主要是指在公司初创阶段通过股权或者夹层资本等形式进行的一种投资。那些专注于风险资本投资的基金，则被称为风险投资基金（VC Fund）。风险投资基金选择的被投资公司，一般位于天使投资（VC）之后，在私募股权

在我们开始对于2017年大类资产配置的展望前，有必要先来回顾一下这些资产在2016年的回报情况。


上图显示的是2016年全球主要大类资产的投资回报。对于这过去的一年，我们可以做出以下这些总结：

债市走熊，是2018年美国市场的明显现象。


从年初至10月25日，长期国债（

记得大约十多年前，也就是我刚从大学毕业那会，有一次公司里一个同事热情的邀请我去参加他们教会里的一场周末活动。我当时恰好周末没啥事干，又被同事绘声绘色的宣传所吸引，于是就和另外两个朋友一起去了。

那个教会的规模非常大。它们租用了一个电影院，邀请了至少几百人。当天的活动安排的还挺丰富。首先是一个摇滚乐队，带领大家一起唱了几首欢乐颂之类的圣歌。然后是教徒个人经历分享。其中有一个教徒的经历分享让我印象深刻，这么多年以后还没有忘记。她说她自己在好几年前身患绝症，当时已经对生活放弃了希望。但是在某一时刻，她忽然感觉被上帝点拨，醍醐灌顶，从此发现了人生新的信仰和依靠。同时，她的癌症病情也开始奇迹般的好转。

量协的统计套利策略小组成立快一个月了，这一个月来小组成员的主要活动内容就是进行大量paper的阅读与分享。和其他策略类型不同，统计套利或是配对交易本身涉及统计学、随机过程的理论和方法比较多，所以学术界可以参考的paper也较为丰富成体系。

我们这次主要阅读的是[Statistical Arbitrage Pairs Trading Strategies：Review and Outlook](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.econstor.eu/dspace/bitstream/10419/116783/1/833997289.pd

诺贝尔奖得主尤金-法玛和肯-佛伦奇（Fama-French），两位作为市场有效性理论强有力的支持者，曾经在其论文中，写到过：

The premier market anomaly is momentum. Stocks with low returns over the past year tend to have low returns for the next few months, and stocks with high past returns tend to have high future returns.

动量是一种优异的超额收益策略。过去1年表现不好的股票，在今

ICLR 2018年的接收的论文已经release出来很久了，链接：https://chillee.github.io/OpenReviewExplorer/index.html

最近整理了其中一些论文的摘要和官方评价做了翻译整理和分类，涉及分布式训练、模型压缩、模型训练优化、生成式模型等，分享给大家，感兴趣的可以看看，了解下学术界前沿的研究热点。

分布式训练

Deep Gradient Compression: Reducing the Communication Bandwidth for Distributed Training

**摘要：**大规模分布式训练

引言

我们在《正确理解 Barra 的纯因子模型》介绍了 Barra 的多因子模型。该文讨论的重点在于从业务上说明国家、行业、风格纯因子投资组合的含义，而非具体的数学计算。

不过，后来我意识到我给自己挖了一个坑。因为有个小伙伴给我们留言询问在计算因子协方差矩阵时，Barra 使用的 Newey-West 调整是怎么一回事儿。所以今天就来填坑了。本文就来简单说说 Newey-West 调整对于协方差矩阵估计的重要性。

在我为了写作本文而查阅的相关资料中，除了文末参考文献中的几篇重要论文外，知乎上

欢迎大家持续关注我们的专栏Alpha-Nebula，我们会持续分享高质量的量化相关内容。这篇文章我们介绍的是一篇叫做**“Study of Stock Prediction Based on Social Network”**的Paper，作者针对市场，爬去了新浪微博和股吧的数据进行了一些有趣的研究。

Social Behavior Graph

作者爬完了这两个社交平台的数据之后，通过Hamming Distance和时间间隔来辨别不同帖子之间的similarity：即如果Hamming Distance小于2，同时两个贴的时间间隔小于1小时，那么就认为这两个贴是可以

先上一张图


大家可以看到，原来$115.55的，现在跌到了$4.22，可以说几乎是清零了。标的物是XIV。

这是个什么东西呢？其实嘛，就是做空波动率的工具。比如说它们结构很简单的：**就是在C

有不少朋友问过我一些关于境外开户，境外投资，美元投资，国内换汇，汇款出境等相关性的问题。在下面这篇回答中，我争取一网打尽，把这些问题都详细的回答一遍。

1. 概述

要进行境外投资，投资者需要做的第一件事情是在境外（比如香港或者新加坡）找家银行开户。在境外开好银行账户以后，投资者需要将国内的资金（人民币）跨境转账去境外的银行账户（美元）。

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浮世音

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竹管本虚心，一曲会天真，

高音表宽容，低音表谦逊，

中音示平等，节奏话无常。

吹奏前无始，吹奏后无尽，

腾腾任达时，念念往一音，

行到无声处，恰恰是自心。

————《明暗心悟偈》

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任何一种技艺，其源头都在于自我的感知提升和认知提升。

而大多数人在追求技艺提升时却一直陷入追求越多不同的方法和样本更多的统计。

在我看来无论是科学家观测自然环境还是交易者对于市场的观测，都会绝对的影响到被观

写于专栏之初

说来惭愧，已经有差不多整整三年，没有系统性的写些什么东西了。

这个变化，主要的原因是工作性质的转变。三年前，我主要从事悉尼期货交易所的利率衍生品交易，限定交易方式的话，是主观、全球宏观、套利。一方面，全球宏观事件众多，又不涉及太多私密的东西，因此很适合表达；另外一个方面，当时交易的业绩，在一个狭小的交易公司的层面，越来越好，感觉赚钱很容易，人就比较自信，表达欲就更加旺盛。

然后，在15年的时候，因为一个偶然的契机，决定加入一家国内的量化对冲基金，工作性质和环境发生了比较大的变化。一个是，发现国外的一个小市场，和国内庞大的市场相比，如同池塘比之汪洋。一只青蛙，在

投资“常识”：残差项是噪声，离得越远越好

近50年前，Fama提出石破天惊的有效市场假说(EMH)，市场有效这一理念随之深入人心。典型的资产定价模型(例如CAPM和Fama-French三因子模型)指出，一项资产或投资组合的收益由以下三个部分构成：

• 承担系统性风险获得的补偿(beta)；
• 卓越的超额收益，特别是选股能力(alpha)；
• 不可分散的异质性风险(均值为0，与系统性风险无关，且不同资产的异质性风险也相互无关)。

换言之，一项资产的收益，由系统性风险补偿，资产超额收益和随机残差项组成。无论从统计的角度，还是从金融逻辑的角度，随机残差部分都不包含任何有意义

最近有学妹问我关于Barra的事，刚好之前实习在做这个，所以借知乎这个平台写一写自己的理解，如果有什么不对的地方大家可以多多指教。

这个主要是给小白写的，因为国君的那篇研报《基于组合权重优化的风格中性多因子选股策略--数量化专题之五十七》中确实有一些值得商榷的地方。

这篇主要先说说Barra风险因子的做法，文中的所有截图来自于CNE5。

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Kelly Criterion

典型案例

无论是在数学课上还是日常生活中，相比大家对抛硬币这个游戏并不陌生。通常来说，硬币有正反两面，并且抛一次硬币出现正面和反面的概率是一样的，也就是二分之一。如果用数学符号来表示的话，那就是 这里的 ![p,q](https://www.zhihu.com/equation?tex=p%2C

那天和一位有二十多年炒股经验的老股民聊天，恰好说到一些金融理论。他说，小伍啊，你们这些读了点书的知识分子，就知道研究理论。我跟你说，投资没那么复杂，关键是经验。你看我，摸爬滚打这么多年，我的经验，才是我最宝贵的财富。

我试图和这位大叔说现在时代不同了，在金融投资领域，知识就是力量这句话并没有过时。但是这些所谓的知识，到底指的是什么呢？市场上至少有数以千记，甚至万记的投资类书籍，哪些知识才能给我们投资者力量呢？

于是我就想到了写一篇文章来小结一下一些比较重要的金融知识。在下面这篇文章中，我会以大事记的方式简单的概括一下金融研究历史上的一些重要发现和突破。在我看来这些最重要的研究成果是每一个对